課程資訊
課程名稱
時頻分析和小波轉換
Time-frequency Analysis and Wavelet Transform 
開課學期
108-1 
授課對象
電機資訊學院  電機工程學研究所  
授課教師
丁建均 
課號
CommE5030 
課程識別碼
942 U0420 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期四2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
電二143 
備註
總人數上限:80人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1081CommE5030_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

時頻分析可視為傅立葉轉換的一般化,本課程將介紹多個時頻分析的方法,包括短時傅立葉轉換,加伯轉換,韋格納分佈,柯恩轉換,希爾伯特黃轉換,小波轉換,並介紹它們在濾波器設計,聲學,影像處理,通訊,和壓縮感知上的應用 

課程目標
一方面介紹時頻分析的理論和應用,一方面也複習信號處理的知識 
課程要求
平時分數: 15 scores
根據上課回答問題加分

Homework: 60 scores
(5 times, 每 3 週一次)

Term paper 25 scores

方式有四種

(1) 書面報告 (10頁以上(不含封面),中英文皆可,11或12的字體,題目可選擇和課程有關的任何一個主題,格式和一般寫期刊論文或碩博士論文相同,包括 abstract, conclusion, 及 references,並且要分 sections,必要時有subsections。 )
(2) Tutorial (和書面報告格式相同,但18頁以上,題目由老師指定,以清楚的介紹一個主題的基本概念和應用為要求,選擇這個項目的同學,學期成績加 3分)
(3) 口頭報告 (限五個人,每個人 30~40分鐘,題目可選擇和課程有關的任何一個主題,選擇這個項目的同學,學期成績加 2分)
(4) 編輯 Wikipedia (中文或英文網頁皆可,至少 2 個條目,但不可同一條目翻成中文和英文。限和課程相關者,自由發揮,越有條理、有系統的越好) 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
待補 
參考書目
· S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing: The Sparse Way, Academic Press, 3rd edition, 2009.
· K. Grochenig, Foundations of Time-Frequency Analysis, Birkhauser, Boston, 2001.
· S. Qian and D. Chen, Joint Time-Frequency Analysis: Methods and Applications, Prentice-Hall, 1996. 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/12  Introduction 
第2週
9/19  Short-Time Fourier Transform 
第3週
9/26  Gabor Transform 
第4週
10/03  Implementation of Time-Frequency Analysis 
第5週
10/10  國慶日放假 
第6週
10/17  Wigner Distribution Function 
第7週
10/24  Cohen’s Class Time-Frequency Distribution 
第8週
10/31  S Transforms, Gabor-Wigner Transforms, Matching Pursuit, and Other Time Frequency Analysis Methods 
第9週
11/07  Movement in the Time-Frequency Plane and Fractional Fourier Transforms 
第10週
11/14  Filter Design by Time-Frequency Analysis 
第11週
11/21  Modulation, Multiplexing, Sampling, and Other Applications 
第12週
11/28  Hilbert Huang Transform 
第13週
12/05  Oral Presentation 
第14週
12/12  From Haar Transforms to Wavelet Transforms 
第15週
12/19  Continuous Wavelet Transforms 
第16週
12/26  Discrete Wavelet Transform 
第17週
1/02  Applications of the Wavelet Transform